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综合服务的可移动服务选择
邓水光，IEEE会员，黄龙涛，胡大宁，J.Leon Zhao，吴朝晖，IEEE高级会员
摘要—由于无处不在的互联网连接，移动设备的流行和广泛可用的云服务，移动业务正在成为现实。然而，由于移动环境的特性，例如移动性，不可预测性和移动网络信号强度的变化，使得在选择最佳服务方面仍存在挑战。选择具有最佳QoS的单个服务的传统QoS感知方法可能并不总是产生最佳的组合服务，因为持续的移动性使得服务调用的性能不可预测。本文对此问题的挑战进行讨论，并对其进行了正式的定义。为了解决这个新的研究问题，我们提出了一种移动性模型，一种移动性感知QoS计算规则，以及一种基于教学学习的优化的移动性选择算法。实验仿真结果表明，我们的方法可以获得比移动环境中当前标准组合方法更好的解决方案。该方法可以获得接近最优的解，并且在问题大小方面具有接近线性的算法复杂度。
关键词—服务选择，服务组合，移动网络，移动性
1 引言
云计算和移动网络的发展使人们能够在任何地方使用智能移动设备随时随地访问互联网服务[1]。随着越来越多的企业愿意提供云服务，移动业务将成为人们日常生活的重要组成部分。
近年来，移动网络已成为全球许多行业和政府组织的服务消费和交付平台。移动服务计算是一种结合了服务计算，云计算和移动网络的新技术。每年全球数以百万计的移动服务被下载，创造了大量收入。不同领域的新移动服务产品数量持续大幅增加。在移动服务的帮助下，使用移动设备访问互联网服务已成为现代生活中不可或缺的生活方式。
随着移动服务应用数量的增加，更多的问题也随之出现，例如服务可靠性，服务响应时间和花费。这些问题给传统服务计算技术（例如，服务发现，服务选择和服务组合）带来了新的挑战。其中最主要的挑战就是服务选择[2]。 具体来说就是人们需要确定如何从云中的数千个服务中选择正确的服务，并满足其服务质量（QoS）。
服务组合的服务选择问题更具挑战性。随着用户的需求变得更加复杂，单一服务几乎无法满足他们。服务组合技术被用来通过集成由不同服务提供商提供的多个分布式服务来组成复杂的应用程序[3]。具体来说就是每个服务组合请求可以包括多个任务，并且存在可以为每个任务提供相同功能的多个服务。因此，我们需要选择其中一种服务来执行具有最佳QoS的组合服务。用于组合的传统服务选择方法选择为每个任务声明最佳QoS的服务。然而，在移动环境中，对于移动用户选择服务就变得更加困难。调用服务的其中一个考虑因素就是是上下文信息[42]。上下文信息如位置、时间、用户身份信息以及设备的配置和功能等都会影响移动用户。因此，服务组合的其中一个考虑因素就是当用户移动时移动网络在不同位置的信号强度变化。Opensignal网站已经记录了现实世界中的移动信号覆盖情况。 根据图1所示的快照，我们观察到城市中信号基站的分布不均匀，使信号强度在千米以内变化。因此，移动用户的移动会直接影响被调用服务的性能。本文主要研究移动环境中复杂服务组合的服务选择问题。
此外，在执行移动服务组合期间，网络信号中的意外变化可能会导致失败，因此考虑用于移动服务组合的自适应机制是必要的。本文主要研究选择情况；在之后的工作中我们将在执行期间调整移动服务组合。
在本文中，我们提出了一种新的移动环境服务组合服务选择方法，包括以下五个方面。
1）我们确定了移动服务组合服 务选择的新研究问题。我们还提供正式的定义来描述这个问题。
2）我们提出了一种移动模型，该模型仿真模拟移动环境中的服务调用。该模型由两部分组成：移动用户在调用服务组合时的移动路径以及移动网络（QoMN）在传输组件服务数据时的质量。
3）我们指定了一种移动性感知QoS计算规则，该规则允许为服务组合计算移动性感知QoS。我们的移动感知QoS计算还可以处理具有数据依赖性的结构化服务组合的QoS。
4）我们利用基于教学-学习的优化（TLBO）算法[5]开发了一种移动感知服务选择算法。基于所提出的移动性模型，我们针对移动业务组合的服务选择问题定制TLBO的操作，以提高解决方案的质量和算法的可扩展性。
5）我们进行了一系列评估，以验证由我们的算法计算的服务组合的全局QoS近似最优，并且比当前标准组合方法更好。此外，我们将我们的方法与其他基于群体的优化方法在最优性和可扩展性方面进行了比较。
本文的其余部分安排如下。第2节详述了两个说明我们工作的例子。第3节介绍与问题相关的定义。第4节描述了我们为移动服务组合选择服务的方法。第5节介绍了实验模拟评估和分析。第6节回顾了相关工作。 第7节介绍了论文的结论，并探讨了未来可能的工作。
2 工作场景
由于移动用户的移动性和移动网络的波动，移动环境中的服务选择与传统的互联网环境中的服务选择明显不同。 我们将使用单个服务选择和组合服务选择的示例来概述差异。
2.1单一服务选择
图2显示了移动网络中的单个服务选择的示例。
假设移动用户Tom在从基站A走到基站B的过程中想要调用酒店预订服务。假设B的信号强度大于A，Tom的手机与A之间的平均数据传输速率为10 Kbps，与B之间的数据传输速率是20 Kbps。虚拟服务提供者sp负责为Tom选择具有最佳响应时间的服务。sp可以从UDDI获得服务候选者的功能和非功能属性。还可以直接从电信服务提供商或像诸如Opensignal等第三方监控信号获得移动网络能力的信息。假设有两个可以提供酒店预订服务的候选提供商，携程和艺龙，这些都是中国著名的酒店预订服务。 sp将根据每个服务的QoS为Tom做出选择决定。携程的预订确认等待时间为100秒，而艺龙的预订确认等待时间为120秒。在传统的互联网环境中，sp会为Tom选择携程，因为携程的速度比艺龙快。然而Tom在调用服务时正在移动。他在位置a发送酒店预订请求（我们假设发送请求的时间是1秒）。如果sp为Tom选择携程，他将在位置b获得响应并开始接收1000kb数据的确认。由于蜂窝网络的切换原则[4]，Tom一进入其覆盖区域就不会切换到B站的连接。 他将继续与站A连接，直到其信号强度低于阈值（我们将其设置为0以简化）。最终Tom将在c位置完成接收。因此，携程的总服务时间为1s 100s 1000/10s=201s。 如果为Tom选择艺龙服务，他会在开始接收确认之前移动到位置b。 接下来，由于信号更强，他将与B站建立连接。最后，Tom确定在c位置接收确认信息。艺龙的总服务时间为1s 120s 1000/20s=171s。 因此，如果sp选择艺龙，即使其响应时间较长，对Tom来说也会更快。
因此，我们可以看到移动环境中的服务选择与传统环境中的服务选择有很大不同。在移动网络中选择服务时，必须考虑用户的移动性。
2.2 综合服务选择
图3显示了服务组合的服务选择的更复杂的示例。
这次Tom想安排到北京的商务旅行。 他需要知道天气状况，预订飞机，预订酒店和付费。为此，虚拟服务提供商sp将为Tom提供来自不同提供商的多个移动服务。图3a显示了sp发现的能提供服务的多个提供商。图3b显示Tom在乘地铁上班时将调用的组合服务。
如果sp使用传统方法进行服务选择，则服务组合将由每个任务的最快提供商组成。但是，随着Tom乘车上班，数据传输时间可能会有所不同。传统方法无法保证数据传输时间。如图3b所示，使用传统方法，整个服务组合的总响应时间为850s。 如果sp在选择服务时考虑Tom的移动性，则sp会选择一些次优的候选者，但是可以减少数据传输时间。这样整个服务组合的总响应时间就是830秒。
因此，在为移动网络中的服务组合选择服务时考虑用户的移动性是很重要的。 这比单个服务选择问题更复杂，因为对一个任务的不同选择可能导致从不同的地方发出任务，这可能影响其数据传输时间。
3 条件定义
在本节中，我们给出了移动网络中服务组合服务选择范围中关键概念的明确定义。 [6]中的服务组成的正式框架被采纳和扩展。
定义1（服务）。服务被建模为三元组 s=(I,O,Q)
1）I 是输入参数集
2）O 是输出参数集
3）Q是n元组lt;q1; q2 ...; qngt;，其中每个qi表示s的QoS属性，例如成本，响应时间，吞吐量或可用性。在本文中，我们只考虑一个QoS属性（响应时间）。这是因为用户的移动性仅影响服务调用期间信号强度的变化，这只会影响数据传输所花费的时间。因此，这可能会影响与响应时间相关的QoS属性。例如，如果服务按时间收费，则成本也会受到用户移动性的影响。但这种感情与回应时间一致。也就是说，通过优化响应时间获得的增益不会对其他QoS属性产生负面影响。在本文的其余部分，服务的QoS等同于服务的响应时间。
定义2（服务调用）。 服务调用被建模为三元组 ivc=(s,di,dv)
1) S 是调用服务
2）di是s的输入数据量
3）dv是s的输出数据量
请注意，服务s可能具有不同的服务调用，因为输入数据可能不同。类似地，具有相同I和O的服务也可以针对相同的用户请求具有不同的服务调用。例如，给定两个图像处理服务s1和s2，它们的输入和输出都是jpg文件。但是，s1要求图像不超过200 KB，而s2要求图像必须大于300 KB。因此，在移动网络中选择适当的服务变得具有挑战性，因为移动网络的质量可能影响不同服务调用的数据传输。
定义3（服务组合计划）。 服务组合计划被建模为两元组 scp=(T,R)
1) T = {t1，t2，...，t n}是一组任务; 每个任务ti可以由一组候选服务Ci实现;
2)R={r(ti,tj)|tiisin;T，tjisin;T}是T中任务之间的一组关系. r(ti,tj)表示tj的输入取决于ti的输出。 R用于描述服务组合计划的结构。
定义4（服务组合）。 服务组合被建模为三元组 sc=(p,S,Q)
1) p是sc对应的服务组合计划;
2)S是sc中的一组服务
3）Q是sc的全局QoS。 存在许多通过集成每个服务的QoS来实现全局QoS的计算方法。
通常，服务组合的过程有三个步骤，如图4所示。
组合策划。第一步是使用多个任务（抽象服务）构建组合计划。与具体服务不同，每个任务是表示具有相似功能和接口的一组候选服务的符号。这些任务由一些控制语句（例如赋值，开关和循环）组成。
候选者发现。在生成组合计划之后，它应该为每个任务找到合适的候选者。这些候选服务具有与任务相同的功能和接口。此步骤可以通过服务发现或服务推荐机制来实现，这些机制使用一些非功能性约束或个人偏好来发现/推荐服务存储库中每个任务的第一个k服务。服务发现/推荐机制可以由虚拟服务提供商[11]提供。但这不是本文的重点。
服务选择。服务选择是服务组合的关键部分。选择或推荐来自每个候选服务组的最佳服务，并替换组合计划中的相应任务[40]。在本研究中，我们关注如何为每项任务选择具体服务以获得最佳服务组合。但是，保证不同任务的服务兼容也很重要。这个问题超出了本文的范围，对这一主题进行了大量研究[12]，[13]。在本研究中，我们假设所有不同任务的候选人都可以互相交流。
4 移动感知方法
在本节中，我们将介绍我们的方法的详细信息。我们提出了移动模型，并基于该模型描述了我们的移动感知QoS计算规则。然后，我们提出了基于基于教学-学习的优化算法的移动感知选择方法。
假设1、在每个任务传输期间，QoMN保持不变。
QoMN实际上在数据传输期间确实有所不同。 但这种变化并不明显，对数据传输所花费的时间影响有限。具体而言，移动服务的数据量通常在几KB之内，数据传输速率通常为Kbps。因此，完整的数据传输需要几秒钟。移动用户在几秒钟内移动最多几米。信号基站的覆盖范围可达数公里。 因此，几米之间的信号强度没有明显的变化。因此，我们建议假设1以便于呈现。
定义5（用户路径）。 用户的路径被建模为三元组 mp=（Time,Location,M）
1)时间是用户移动的时间跨度。 它包括一组连续的时间点;
2）位置是与时间中所有时间点对应的用户位置的集合;
3）M是将时间点映射到运动路径上的用户位置的函数。
定义6（移动网络的质量）。移动网络的质量通常描述特定位置的移动信号强度。 在本文中，我们主要将数据传输速率视为移动网络的质量。
定义7（移动性感知QoS）。 移动性感知QoS（MQoS）描述了移动服务组合考虑中的组件服务的性能。 在本文中，我们只考虑QoS的一个属性（响应时间）。 组件服务的MQoS可以如下计算：
MQoSs = tdi Qs tdo
其中tdi是传输输入数据的移动网络延迟，Qs是s的响应时间，tdo是传输输出数据的移动网络延迟。
定义8（全局QoS）。全局QoS描述整个服务组合的性能。服务组合的全局响应时间可以如下计算：
定义9（移动网络中服务组合的服务选择）。
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资料编号：[2671]
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